AI "Ball Boy" від SingTown з'являється на тенісному корті: точне, швидке та стійке до перешкод автоматичне рішення для збору м'ячів

У сфері інтелектуального спортивного обладнання та робототехніки, забезпечення автономних транспортних засобів можливістю ідентифікувати та збирати розкидані тенісні м'ячі є ключовим викликом у реалізації системи інтелектуального збору м'ячів.

Традиційні рішення залежать від інфрачервоного або ультразвукового зондування, які мають обмежені діапазони розпізнавання та не можуть розрізняти типи цілей.

Для цього виробники інтелектуальних роботів впровадили технологію розпізнавання інтелектуальної камери OpenMV від SingTown, інтегруючи штучний інтелект машинного зору, розпізнавання зображень та алгоритми планування маршрутів, щоб створити систему, здатну ідентифікувати кілька тенісних м'ячів у межах 15 метрів, обчислювати їх координати та планувати автоматизовані траєкторії збору м'ячів.

Це рішення широко застосовується в таких сценаріях, як тренувальні корти для тенісу, інтелектуальні спортивні роботи та безпілотне допоміжне тренувальне обладнання, значно підвищуючи ефективність збору м'ячів та рівень інтелектуалізації.

Виробники інтелектуальних роботів використовують технологію розпізнавання розумної камери OpenMV від SingTown Technology для досягнення автоматичної ідентифікації, позиціонування та планування маршруту тенісних м'ячів.

Ця вбудована система комп'ютерного зору відповідає гнучким вимогам для розгортання на периферії. Просто встановивши камеру над візком для збору м'ячів, вбудований штучний інтелект камери може самостійно виконувати завдання розпізнавання. Використовуючи ширококутний об'єктив для захоплення зображень корту, вона застосовує композитний алгоритм, що поєднує розпізнавання кольору, виявлення кругових особливостей та розрахунок відстані, щоб ідентифікувати та локалізувати кілька тенісних м'ячів у кадрі.

Після завершення ідентифікації модуль OpenMV обчислює фактичні просторові координати тенісного м'яча, використовуючи координати зображення та геометричну модель перетворення, і передає результати через послідовний порт до блоку управління STM32.

STM32 інтегрує дані реального часу про координати з алгоритмами кінематичного планування для обчислення оптимального шляху збору м'ячів (наприклад, пріоритизація близькості, уникнення перешкод тощо), керуючи транспортним засобом для послідовного переміщення до цільових точок та виконання дії підбору.

Діапазон розпізнавання системи поширюється на половину тенісного корту (приблизно 15 метрів). Для врахування варіацій освітлення та факторів перешкод на корті (наприклад, взуття, лінії розмітки, тіні тощо) система використовує механізми фільтрації та відстеження цілей, що дозволяє алгоритму зберігати стабільні та точні можливості розпізнавання в складних сценаріях.

Це рішення забезпечує повний замкнутий цикл від візуального розпізнавання до розрахунку координат, планування маршруту та автоматичного збору м'ячів, дозволяючи роботу для збору м'ячів справді володіти штучним інтелектом зором та здібностями до прийняття рішень, що характеризуються "точним сприйняттям, точними рухами та ефективним збиранням".